• 创新的pH响应型C-Fe₃O₄@ZIF-8复合材料：一种兼具增强药物输送效果和环境可持续性的双重优势方法

  魏星|叶雅玲|蔡婉玲|陈祖良福建省污染控制与资源再生重点实验室，福建师范大学环境与资源科学学院，福建省福州市350117摘要像盐酸多柔比星（DOX）这样的抗生素在医学上被广泛使用，但它们在环境中的残留物对人类健康和生态系统构成了风险。本研究采用响应面方法（RSM）优化了C-Fe₃O₄@ZIF-8复合材料的合成，以提高DOX的释放效率，从而减轻抗生素对环境的污染。在优化条件下（37°C，pH 5.0），C-Fe₃O₄@ZIF-8复合材料的DOX累积释放量显著增加，从40.8%提高到61.1%。pH响应性释放进一步验证了优化策略的有效性。扫描电子显微镜（SEM）和X射线衍射（XRD）的表征显示，材

  来源：Inorganic Chemistry Communications

  时间：2025-11-03

• 加纳在REDD+项目中的“景观方法”：这是在分散权力还是集中权力？

  本研究聚焦于加纳在土地、树木和碳资源管理方面权力下放的动态变化，通过分析加纳可可森林REDD+（减少毁林和森林退化排放）计划（GCFRP）中的“热点干预区”（HIA）治理机制，探讨其如何在实际操作中影响地方社区的权力结构。文章指出，尽管HIA被设计为一种旨在将资源管理权和碳金融收益下放给地方社区的创新机制，但其在实际运行中往往未能实现真正意义上的权力转移，反而在一定程度上维持了外部力量对资源的控制。在加纳，森林资源长期以来由中央政府管理，地方社区在资源使用和管理方面的自主权一直受到限制。殖民时期的法律制度和后续的国家政策进一步强化了这种中央集权模式，将土地和森林资源的控制权集中于国家层面。尽管

  来源：Geoforum

  时间：2025-11-03

• 不同方法（SIMS与IRMS）在氧同位素分馏方面的差异：以奇努克鲑鱼耳石为例的探究

  ### 一种新的方法用于重建鱼类温度历史在研究生物钙化物中的稳定氧同位素（δ18O）时，科学家们发现这些同位素可以作为推断环境温度变化的重要代理。鱼类耳石（耳石）因其在生命周期中持续形成而特别有用，它们可以提供一个时间分辨率高的温度记录。为了更好地理解鱼类的温度变化，研究团队利用两种分析方法——二次离子质谱（SIMS）和同位素比值质谱（IRMS）——对落基山脉鲑鱼（*Oncorhynchus tshawytscha*）的温度依赖性氧同位素分馏方程进行了校准，评估了不同方法对分馏方程的影响，并探讨了这些影响对耳石热测量的潜在意义。在实验中，幼鱼在受控的淡水条件下饲养了15周，水温分别为11、16

  来源：Geochimica et Cosmochimica Acta

  时间：2025-11-03

• 通过电场驱动的微3D打印和紫外辅助的微转移技术制备有序沟槽Nafion膜，从而提升质子交换膜（PEMWE）的大规模传输性能和效率

  本文介绍了一种用于质子交换膜（PEM）表面图案化的新方法，该方法结合了电场驱动（EFD）微3D打印技术与紫外辅助微转移和模板铸造工艺，旨在提高质子交换膜水电解（PEMWE）系统的效率和耐久性。PEMWE作为一种可持续的氢气生产技术，具有广阔的前景，但传统的平面PEM在催化剂利用率、质子导电性和气体-液体传输效率方面存在明显不足。通过引入表面图案化技术，可以优化这些性能，从而提升整体系统的效率。在氢气作为清洁能源的发展过程中，其高能量密度、环境友好性和便于储存的特性使其成为可持续能源的重要候选之一。然而，氢气的生产仍然面临诸多挑战，尤其是在大规模应用方面。水电解是一种重要的制氢技术，其中PEMW

  来源：Fuel

  时间：2025-11-03

• 在在线购物中保护消费者隐私的背景下，区块链技术的采用决策与投资成本分摊

  随着电子商务的迅猛发展，越来越多的电商平台开始关注如何更好地保护消费者的隐私。近年来，区块链技术（Blockchain Technology, BT）作为一种新兴的分布式账本技术，被广泛应用于提升数据安全性与隐私保护能力。然而，尽管区块链技术具有诸多优势，其高昂的投资与运营成本仍然是阻碍其广泛应用的关键因素。因此，深入研究电商平台是否采用区块链技术、其对制造商和消费者的影响，以及如何在供应链内部合理分担区块链系统的投资成本，成为亟需解决的问题。在当前的研究背景下，电商平台如京东、天猫等面临着如何在保障消费者隐私的同时，平衡成本与效益的挑战。区块链技术不仅能够有效降低数据泄露的概率，还能提供一种

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-11-03

• DairyGoatQA：一种基于知识图谱增强的大型语言模型方法，用于奶山羊领域的问答任务

  在当今人工智能快速发展的背景下，大型语言模型（LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的重要工具，广泛应用于问答系统、文本生成、情感分析等任务。然而，尽管LLMs在通用领域的表现令人瞩目，它们在专业领域中的应用仍面临诸多挑战。特别是，在数据稀缺、知识密集型的领域中，LLMs常常表现出知识覆盖不足、产生幻觉（hallucination）以及推理过程难以解释等问题。这些问题限制了LLMs在实际应用中的可靠性与可审计性，尤其是在需要精确和可追溯推理的场景下。本文针对这一问题，提出了一种新的问答系统框架——DairyGoatQA，专门用于解决奶山羊养殖领域的专业问答任务。奶山羊养殖作为一项涉及生物

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-11-03

• 基于增强扩散模型的时间序列预测中的专业去噪技术

  微电网（Microgrid, MG）作为一种关键路径，用于整合分布式能源资源（Distributed Energy Resources, DERs）并支持“双碳”目标，其发展受到由可再生能源发电强不确定性引发的尾部碳超额风险的制约，成为实现精确减排的瓶颈。为了应对现有方法在动态量化碳风险和实现闭环风险控制方面的局限性，本研究提出了一种将碳约束与风险优化相结合的两阶段能源管理策略。在日前阶段，该策略设定碳配额和条件风险价值（Conditional Value-at-Risk, CVaR）阈值，以实现经济和低碳目标，并将其细分为短时间窗口约束。在日内阶段，基于鲁棒模型预测控制（Robust Mod

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-11-03

• 通过分析从业者与学术专家在高端酒店行业关键员工能力认知上的差异，探索这些关键能力：一种新颖的混合MADM方法

  酒店行业作为劳动密集型产业，长期以来面临着劳动力短缺和效率低下的问题。同时，行业从业者与学术专家之间在对员工能力需求的优先级上也存在显著差异。随着人工智能（AI）等尖端技术的快速发展，研究者们开始将AI应用能力视为就业竞争力的重要指标之一。本研究旨在深入探讨高端酒店从业者与酒店管理教育者在员工能力需求方面的认知差异，利用酒店行业的实际需求作为基准，识别关键能力标准，为学术界提供更有效的培养潜在员工的建议，从而提升员工效率，缓解劳动力不足的问题。此外，将智能化技术融入高端酒店行业，并将AI能力作为就业竞争力的指标，是一个相对新颖的研究领域。因此，本研究采用了专家系统进行数据收集。为了克服由专家自

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-11-03

• CASTLE：一种基于上下文感知的语义Transformer模型，结合知识图谱增强技术，用于资源匮乏环境下的语法错误校正

  在自然语言处理（NLP）领域，语法错误纠正（Grammatical Error Correction, GEC）是一项至关重要的任务，尤其对于资源匮乏的语言来说，这一任务面临着前所未有的挑战。传统的GEC方法主要依赖于模式识别，即通过分析大量已标注的错误样例来学习错误的常见形式并进行纠正。然而，这种方法在处理需要深层次语境理解和结构化语言知识的语义错误时表现不佳。语义错误往往涉及句子整体含义的偏离，而非简单的拼写或语法结构错误，因此需要更复杂的语言理解能力。对于资源匮乏的语言而言，这种能力的缺乏更加突出，因为可用于训练的高质量数据极为有限。为了解决这一问题，本文提出了一种全新的框架，称为Con

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-11-03

• 用于多视图和渐进式网络对齐的后向关系增强方法

  网络对齐技术是跨网络任务中的关键环节，其核心目标在于识别不同网络之间的节点对应关系。随着研究的深入，越来越多的网络被发现具有复杂的属性和拓扑结构，这使得传统的对齐方法在面对多源网络时显得力不从心。多源网络通常存在不完整性，不同网络之间的拓扑结构和节点属性差异显著，且普遍包含有向关系（如粉丝与被关注者之间的关系）和子图同构现象。这些特性给网络对齐带来了新的挑战，同时也推动了对更有效对齐方法的研究。现有的网络对齐方法大多依赖于拓扑一致性或属性一致性，或是两者结合的方式。然而，这些方法在处理多源网络时存在诸多不足。首先，网络之间的差异可能导致一致性难以维持，例如在某些网络中，节点可能具有不同的属性，

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-11-03

• 深度学习方法在城轨交通车站短期进站客流预测中的应用

  城市轨道交通的短时客流预测对于运营管理至关重要。通过分析历史数据，可以有效预测未来客流趋势，从而帮助优化列车调度、改善车站客流管理并提前预警可能发生的紧急情况。然而，现有的预测方法在解释性方面存在不足，无法提供足够的概率统计信息，这限制了其在实际应用中的效果。本文提出了一种基于两步聚类的CEEMDAN-TCAN方法，以解决这些问题并提升预测精度和可解释性。### 研究背景与意义随着城市化进程的加快，地铁作为城市交通的重要组成部分，其客流量呈现出显著的增长趋势。然而，这种增长也带来了诸如车站入口排队时间增加、列车拥挤以及突发事件频率上升等一系列问题。因此，精准的客流预测不仅有助于优化运营效率，还

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-11-03

• 一种新的、不依赖于特定材料特性的序列参数化方法，用于基于变压器的替代模型中的挤压模具设计

  在制造业中，铝型材挤压是一项广泛应用的技术，尤其在建筑、包装和交通运输等行业中扮演着重要角色。然而，挤压模具的设计目前仍然高度依赖耗时且成本高昂的试错方法，这些方法通常基于经验知识进行调整。为了提高模具设计的效率，研究人员提出了一种创新的解决方案，即通过一种顺序参数化方法对挤压模具进行建模，并开发了一个基于Transformer的代理模型，用于预测材料流动速度的偏差。这一研究的核心目标是加速最耗时的阶段——有限元（FE）验证阶段，从而提高模具设计的效率和精度。传统上，模具设计通常需要将复杂的设计参数转化为一组特定于型材的参数，这种做法虽然在一定程度上简化了模型，但往往忽略了模具整体的几何信息，

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-11-03

• LitePMix：在全面部遮挡条件下的面部动作识别技术，适用于少样本学习场景

  面部动作识别是计算机视觉领域的重要研究课题，其核心目标在于通过对视频序列的分析，实现对人脸表情和动作的细粒度语义理解。这一技术在安全监控、人机交互、身份验证等多个实际应用场景中具有广泛的价值。然而，当前大多数研究主要集中在未遮挡或部分遮挡的条件下，对于严重遮挡场景下的面部动作识别仍面临诸多技术难题。传统方法依赖于面部感兴趣区域（ROI）的特征提取，当面部关键部位被遮挡时，有效感知区域大幅减少，导致模型性能显著下降。此外，数据标注的复杂性和成本也限制了监督学习方法在实际应用中的推广。针对上述问题，本文提出了一种创新性的解决方案，结合跨模态特征增强算法与轻量级时间序列架构，以提升在严重遮挡情况下的

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-11-03

• 将墨粉废料与黑色颜料混合后用于太阳能蒸馏器的性能分析，以及创新的数据采集技术

  太阳能蒸馏装置是一种利用太阳能将盐水或咸水转化为饮用水的有前景的方法。然而，其应用常常受到低产率和缺乏可靠实时监控系统的限制。本文探讨了如何通过两个策略来解决这些问题：一是开发基于云计算的物联网（IoT）系统，用于远程监控和数据采集；二是通过将回收的碳粉纳米颗粒融入黑色油漆中，提高装置的性能。研究结果显示，这种改进方法显著提升了蒸馏装置的温度和产水量，同时实现了成本节约和碳排放减少。全球范围内，淡水资源短缺问题日益严重。尽管地球表面约70%被水覆盖，但大部分是咸水，无法直接用于人类饮用。仅约3%的水是淡水，而其中大部分被锁在冰川或地下水层中，难以获取。因此，全球超过十亿人口缺乏安全饮用水，而数

  来源：Desalination and Water Treatment

  时间：2025-11-03

• 对人工智能的焦虑与护士对工作安全感的认知之间的关系：技术变革的影响

  人工智能（AI）正以惊人的速度渗透到各行各业，医疗行业也不例外。随着AI技术的不断进步，其在护理领域的应用逐渐成为关注的焦点。护理作为一项与患者直接接触、充满人文关怀的职业，面临着技术变革带来的挑战和机遇。本研究旨在探讨护士在面对人工智能时的焦虑水平，以及这种焦虑如何影响他们对职业安全性的看法。通过分析护士的背景、教育水平、工作经验等变量，研究试图揭示AI技术对护理职业的影响，并为未来的AI教育策略提供参考。AI技术的发展可以追溯到二十世纪中叶，但真正引起广泛关注是在2022年11月ChatGPT的发布。自那以后，AI不仅成为日常生活的一部分，还逐步应用于医疗、金融、教育、贸易等多个领域。例如

  来源：Applied Surface Science

  时间：2025-11-03

• 通过UMAP-HDBSCAN技术提高液体闪烁中的α/β粒子鉴别能力

  田一帆|刘浩然|杨志杰|梁俊成|张启生|范富友中国地质大学，北京，100083，中国摘要本研究提出了一种基于UMAP-HDBSCAN的增强型α/β鉴别方法，用于液体闪烁测量。在对采集的原始数据进行波形预处理后，采用均匀流形逼近和投影（UMAP）将数据维度降低到三维，从而实现特征提取和可视化。随后，应用层次密度聚类（HDBSCAN）对α和β事件进行分类。所得到的簇标签也被用来训练随机森林分类器，这不仅有助于分析对鉴别性能有贡献的波形特征，而且在需要时还能有效解决α/β事件中的类别不平衡问题。使用241Am和90Sr/90Y的混合源对方法进行了验证，结果表明与传统的脉冲形状鉴别（PSD）方法相比，

  来源：Applied Surface Science Advances

  时间：2025-11-03

• 对城市个人出行活动产生的碳排放进行建模：采用Lévy分布的实证方法

  本文探讨了个体出行活动（Individual Travel Activities, ITAs）在城市碳排放中的作用，并提出了一种基于频率分布的建模方法，以更精确地评估这些活动对碳排放的影响。传统上，碳排放的计算多依赖于家庭或人均水平的统计指标，这往往掩盖了个体出行行为的复杂性。因此，研究者们开始关注不同出行特征下的碳排放频率分布，试图更全面地理解哪些出行活动对总体碳排放影响最大。通过分析澳大利亚东南昆士兰（South East Queensland, SEQ）地区的家庭出行调查数据，本研究引入了一种基于Lévy分布的模型，用于描述个体出行活动的碳排放分布模式。该模型不仅能够更准确地反映出行频率

  来源：Applied Geography

  时间：2025-11-03

• 利用直流磁控溅射技术制备Ta/TaN扩散阻隔薄膜

  在当前半导体制造技术不断向更小尺寸发展的情况下，铜（Cu）互连技术已成为后端工艺（BEOL）中不可或缺的一部分。随着制程节点的持续缩小，特别是当互连尺寸低于10 nm时，对互连结构中扩散阻挡层的性能要求变得愈加严格。这些阻挡层通常包括 tantalum（Ta）和 tantalum nitride（TaN）材料，它们的作用是防止铜或铜-锰（Mn，0.5 at.%）合金向周围的介质层扩散，从而确保互连的可靠性和一致的电性能。此外，对于先进的节点，降低线路电阻和提高迁移率抵抗能力也变得至关重要。在现代互连结构中，常见的堆叠包括 Ta 和 TaN 层。Ta 作为互连材料广泛应用于半导体大规模生产，因为

  来源：Thin Solid Films

  时间：2025-11-03

• 革新能源存储技术：用于超级电容器的可调谐聚吡咯/MXene电极

  在现代电子设备和可再生能源应用中，高功率密度和长期稳定性的能量存储装置是至关重要的。因此，开发高效的超级电容器电极材料成为研究热点。本研究聚焦于聚吡咯（PPy）/MXene纳米复合电极的制备与电化学特性分析，旨在探索其在能量存储系统中的应用潜力。研究的核心创新在于采用低成本、高导电性的镍泡沫作为电流收集体，并结合一种简单、可扩展的浆料铸造方法。实验结果表明，PPy/MXene复合电极在电化学性能上优于纯PPy和纯MXene电极，其在1.25 A g⁻¹电流密度下实现了高达987.5 F g⁻¹的比电容，同时具有548.6 Wh kg⁻¹的能量密度和9000 W kg⁻¹的功率密度。通过循环伏安

  来源：Sustainable Materials and Technologies

  时间：2025-11-03

• 绿色投资与数字创新助力低碳能源转型

  ### 绿色投资与低碳能源转型：一个系统性的研究视角在全球气候变化和可持续发展议题日益受到关注的背景下，中国作为全球最大的温室气体排放国，其能源结构的转型对于实现全球低碳目标具有至关重要的意义。自2010年以来，中国在推动低碳能源转型（Low-Carbon Energy Transition, LCET）方面做出了诸多努力，而绿色投资作为实现这一目标的重要手段，其作用日益凸显。本文旨在通过分析中国2010至2020年各省份的面板数据，系统探讨绿色投资在低碳能源转型中的直接效应和间接效应，并进一步分析数字技术作为中介变量的作用。此外，本文还关注不同区域间的异质性，以期为发展中国家制定更加精准和有

  来源：Sustainable Futures

  时间：2025-11-03

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